傾角傳感器在使用過程中通常會受多個不定參數的影響，有時候甚至受多個非目標因素的影響，這樣會照成傾角傳感器性能的不穩定，測量的指標不準確，測量的精度低等問題。電解質型傾角傳感器由于其工作原理和內部結構容易受溫度的影響，輸出電壓受到溫度的交叉軸靈敏度影響很明顯。
針對電解質型傾角傳感器對傾角和溫度的交叉靈敏度問題，采用BP神經網絡法對其輸出電壓進行數據融合，以消除溫度對電解質型傾角傳感器的影響。通過實驗標定了傳感器在各種溫度環境下的電壓輸出，構建了神經網絡對其進行數據融合。結果表明：該方法能很好地抑制傾角傳感器的交叉靈敏度，提高了其測量準確度。適合高精度要求下平臺傾角測量。
BP神經網絡用來校準傾角傳感器的三個基本映射圖
即 誤差反傳誤差反向傳播算法的學習過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經元負責接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經元；中間層是內部信息處理層，負責信息變換，根據信息變化能力的需求，中間層可以設計為單隱層或者多隱層結構；最后一個隱層傳遞到輸出層各神經元的信息，經進一步處理后，完成一次學習的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結果。當實際輸出與期望輸出不符時，進入 誤差的反向傳播階段。 誤差通過輸出層，按的方式修正各層權值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權值不斷調整的過程，也是神經網絡學習訓練的過程，此過程一直進行到網絡輸出的誤差減少到可以接受的程度。
在傾角傳感器中利用BP神經網絡對電解質型傾角傳感器進行交叉軸的靈敏度進行補償，有效果抑制了傳感器的交叉靈敏度，穩定了傳感器的靜態性能，從而提高傾角傳感器的準確度。
直川科技MEMS傾角傳感器有進行溫度補償以及線性補償，精度可達0.001度。
